The fourth industrial revolution encourages manufacturing industry to pursue a new paradigm shift to meet customers' diverse demands by managing the production process efficiently. However, it is not easy to manage efficiently a variety of tasks of all the processes including materials management, production management, process control, sales management, and inventory management. Especially, to set up an efficient production schedule and maintain appropriate inventory is crucial for tailored response to customers' needs. This paper deals with the optimized inventory policy in a steel company that produces granule products under supply contracts of three targeted on-time delivery rates. For efficient inventory management, products are classified into three groups A, B and C, and three differentiated production cycles and safety factors are assumed for the targeted on-time delivery rates of the groups. To derive the optimized inventory policy, we experimented eight cases of combined safety stock and data analysis methods in terms of key performance metrics such as mean inventory level and sold-out rate. Through simulation experiments based on real data we find that the proposed optimized inventory policy reduces inventory level by about 9%, and increases surplus production capacity rate, which is usually used for the production of products in Group C, from 43.4% to 46.3%, compared with the existing inventory policy.

This paper proposed data driven techniques to forecast the time point of water management of the water reservoir without measuring manganese concentration with the empirical data as Juam Dam of years of 2015 and 2016. When the manganese concentration near the surface of water goes over the criteria of 0.3mg/l, the water management should be taken. But, it is economically inefficient to measure manganese concentration frequently and regularly. The water turnover by the difference of water temperature make manganese on the floor of water reservoir rise up to surface and increase the manganese concentration near the surface. Manganese concentration and water temperature from the surface to depth of 20m by 5m have been time plotted and exploratory analyzed to show that the water turnover could be used instead of measuring manganese concentration to know the time point of water management. Two models for forecasting the time point of water turnover were proposed and compared as follow: The regression model of CR20, the consistency ratio of water temperature, between the surface and the depth of 20m on the lagged variables of CR20 and the first lag variable of max temperature. And, the Box-Jenkins model of CR20 as ARIMA (2, 1, 2).

In this study we develop a set of solar proton event (SPE) forecast models with NOAA scales by Multi Layer Perceptron (MLP), one of neural network methods, using GOES solar X-ray flare data from 1976 to 2011. Our MLP models are the first attempt to forecast the SPE scales by the neural network method. The combinations of X-ray flare class, impulsive time, and location are used for input data. For this study we make a number of trials by changing the number of layers and nodes as well as combinations of the input data. To find the best model, we use the summation of F-scores weighted by SPE scales, where F-score is the harmonic mean of PODy (recall) and precision (positive predictive value), in order to minimize both misses and false alarms. We find that the MLP models are much better than the multiple linear regression model and one layer MLP model gives the best result.

본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측 하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수(R2)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 지상의 관측 자료와 광역의 정보를 제공하는 수치 예보 모형 자료 및 인공위성 자료를 이용하고 자료와 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위하여 자료 사이의 비선형 거동을 잘 나타내는 신경망 모형에 적용시켜 단시간 강수 예측을 수행하였다. 이를 위하여 서울지점에 대하여 현재로부터 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 인공위성 자료(MTSAT-1R) 및 수치 예보 모형 자료(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)와 실시간 전송되는 자동 기상 관측 시스템(AWS, Automatic Weather System)의 관측치를 신경망 모형의 입력 자료로 하여 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 자료로 강수를 예측 할 수 있는 강수 예측 모형을 개발하였다. 장마와 태풍과 같이 전선형강수와 선풍형강수 등 강수 양상의 차이를 고려하기 위하여 6월, 7월과 8월, 9월 자료를 구분하여 신경망을 구축하였으며, 자료가용성에 기초하여 2006년에서 2008년 기간 동안에 대하여 모형을 학습하고 2009년에 대하여 모형의 적용성을 검증한 결과, 단시간 강수예측에 대한 모형의 적용 가능성을 보여주었으나 다양한 광역 자료와 인공신경망을 사용함에도 불구하고 단시간 강수예측의 정량적 정도향상을 위한 여지가 많음을 보여준다.

본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006∼2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

Wind power energy is one of the favorable and fast growing renewable energies. It is most important for exact analysis of wind to evaluate and forecast the wind power energy. The purpose of this study is to improve the performance of numerical atmospheric model by data assimilation over a complex coastal area. The benefit of the profiler is its high temporal resolution and dense observation data at the lower troposphere. Three wind profiler sites used in this study are inhomogeneously situated near south-western coastal area of Korean Peninsula. The method of the data assimilation for using the profiler to the model simulation is the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR). The experiment of two cases, with/without assimilation, were conducted for how to effect on model results with wind profiler data. It was found that the assimilated case shows the more reasonable results than the other case compared with vertical observation and surface Automatic Weather Station(AWS) data. Although the effect of sonde data was better than profiler at a higher altitude, the profiler data improves the model performance at lower atmosphere. Comparison with the results of 4 June and 5 June suggests that the efficiency with hourly assimilated profiler data is strongly influenced by synoptic conditions. The reduction rate of Normalized Mean Error(NME), mean bias normalized by averaged wind speed of observation, on 4 June was 28% which was larger than 13% of 5 June. In order to examine the difference in wind power energy, the wind power density(WPD) was calculated and compared.

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도

This paper is aimed to develop a mathematical model for making the forecast information of typhoon's movement such as the estimated movement direction and positions after 24 and 48 hours. The proposed model calculates such kind of information of a typhoon by similar past typhoon's track data which are selected with three similarity criteria among the database of typhoons' tracks for past fifty years. We carried out a simulation forecast with No.14 typhoon formed in 1997, and found that the results of the proposed model were reasonable and it would be suitable for a simulation system for training mariners so that they can take suitable actions to evade the typhoons.